在基于JSP/Servlet的Web数据库应用中使用设计模式

简要介绍了JSP/Servlet技术及基于这两种技术的Web数据库应用开发,对在开发过程中使用传值对象模式、DAO模式两种设计模式进行了研究,并给出了设计实例。     

软件工程硕士“数字媒体信息安全”课程的教学探索

随着传统多媒体向数字化的互联网媒体的加速转化,数字媒体领域内的安全问题受到广泛关注,数字媒体安全课程已成为信息安全课程体系的一个重要补充和完善。文章在深入分析软件工程硕士人才培养、课程自身特点和软件工程硕士生特点的基础上,从教学内容的选取、课堂教学方法、实验教学等方面进行探索。     

基于几何推理的装配序列自动规划研究

文章以问题规约的求解策略,以分解法规划产生的装配序列,提出与或图表达装配体拆卸序列解空间。通过求解拆卸序列与或图的解空间得到装配体的拆卸序列,将拆卸序列反向得到装配序列。为降低装配体拓扑联接图的复杂度,对作业组件做出识别。另外提出了判断零件拆卸性的三个条件,大部分零件无需进行干涉检验,而白逻辑推理即可判断是否满足拆卸条件,避免了多次试凑,具有更高的求解效率,可更广泛地用于装配序列求解。     

一种描述特征交互作用的类属命名机制研究

文中描述了产成式设计中的几类特征编辑操作的结构,并设法将所有因特征发生交互作用而引起的面的拓扑变化(如融合、分割)引入一种类命名机制,它在基于特征造型系统中起到标识实体模型中的拓扑实体和检验拓扑实体存在的合法性的作用.     

事务处理原子性保证策略

本文主要讨论了多数据库系统中在全局事务取消或失败的情况下,如何保证事务原子性的问题,在分析重做,重试,补偿方法和两阶段提交协议这几种方法的利,弊的基础上,充分利用它们的优点,在一个系统中实现了四种方法的有机结合。     

基于缩放不变矩的鲁棒DCT域图像拷贝检测方法

提出一种基于不变矩的DCT域图像拷贝检测方法, 选取图像亮度分量的整体DCT变换后的中低频系数的符号作为其DCT域特征, 分别计算原始图像及其角度规范化后图像的DCT域特征, 计算并比较查询图像与图像库中图像的两类特征的相关性, 取较大的相关值来判断图像是否存在拷贝. 图像的整体DCT中低频系数已被验证对于信号处理攻击鲁棒性高, 且随着图像缩放攻击呈规律性变化, 因而利用图像的整体DCT中低频系数构建的DCT域特征对于信号处理和图像缩放攻击鲁棒性高; 利用图像的缩放不变矩估算出图像特征角度, 再依据特征角度对图像进行角度规范化可消除旋转失真的影响, 因而利用角度规范化后的图像的DCT域特征能抵抗旋转、以及旋转和等比例缩放的混合攻击. 实验结果证明在抗旋转和包含旋转的混合攻击方面, 该算法的检测效果明显优于已有算法.     

一种基于支持向量机的图像数字水印算法

为了使数字水印综合性能更好，根据图像邻域像素之间具有很强的相关性这一特点，提出了一种基于支持向量机的图像水印算法。该算法将支持向量机的思想用于数字水印，并取得了较好的效果。由于支持向量机在有限训练样本的情况下具有很好的学习和泛化能力，因此，可以首先利用回归型支持向量机较好地建立图像邻域像素之间的关系模型，然后，通过调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系来嵌入或提取水印。实验表明，用该技术嵌入水印后的图像不仅具有很好的图像感知质量和较强的鲁棒性，对图像增强、JPEG压缩、噪声、几何剪切等抵抗强，而且安全性好、实用性较强。     

基于Web视图模型构建生物信息二级数据库

提出采用带根连通有向图来描述生物信息二级数据库的Web视图模型，以结合生物信息背景知识设计特定的生物信息Web视图及其问的相关关系．通过常量、静态和动态三类视图构成的Web视图模型解决了生物信息计算与数据资源共享的统一概念抽象．据此构建的硒蛋白相关生物信息二级数据库不仅可提供常规的数据管理和发布服务，并且将各类基因序列、蛋白质序列等生物信息数据的发布、蛋白质结构观察等Web计算有机地联系起来，符合分子生物学中信息流的观点．     

交互式VOD视频源非线性智能分段算法

为了实现视频点播系统的交互性功能，经典的方法是将视频源均匀分割存储，以实现其有限的交互性．从VOD系统的实际出发，该文提出了非线性智能分段方法NLSM它的核心思想是在一段时间内对一定步长范围内VCR交互性操作的到达情况进行统计求和，计算系统总体时频总面积，并按信道数目将各时间段与VCR发生频率的乘积把总面积均匀等分，从而实现视频源在时间轴上的非线性分割．针对均匀的周期性广播分段方法ESM方案进行比较仿真研究，获得了用户VCR请求的响应等待时间的理想结果和最佳的用户等待时间标准偏差、系统拒绝概率和信道吞吐量等方面的优良性能．NLSM算法对历史信息进行数据挖掘，揭示用户对视频节目内容感兴趣程度的潜在分布规律，具有良好的自适应能力和学习智能．算法性能分析和仿真实验的结果说明该方法在实际应用中是可行且高效的．     

基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法

目前在智能领域中对Vague集的研究已越来越广泛与深入，并运用于决策问题中，有学者已把Vague集用于多评价指标的模糊决策中，但其决策方法在某些时候却难以得到目标。为此，本文提出了一个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法。在这个方法中，从基于Vague集的模糊推理的观点来看待模糊决策问题。将评价指标和候选方案之间的关系用一组基于Vague集的推理规则来表示，将决策者的要求用一组Vague集来表示，经过模糊推理等过程最后得到决策结果。然后还给出了一个实例说明这种多评价指标模糊决策方法。这个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法的提出为决策系统提供了一个有用的工具。